Faculty Profiles - FUNABIKI Nobuo

MISC - FUNABIKI Nobuo

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A proposal of individual input data extraction method in Word document file

LI Yuehao, 舩曵信生, 栗林稔, 石原信也

電子情報通信学会技術研究報告 119 ( 468(ET2019 76-105)(Web) ) 2020

DM-QIM Watermarking for Fully Connected Layers of DNN Model

田中拓朗, 栗林稔, 舩曵信生

電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 151(EMM2020 29-35) ) 2020

Detecting Adversarial Examples Based on Sensitivities to Lossy Compression Algorithms

東亮憲, 栗林稔, 舩曵信生, NGUYEN Huy Hong, 越前功

電子情報通信学会技術研究報告 119 ( 463(EMM2019 102-129)(Web) ) 2020

Evaluation on JPEG Image Compression History Analysis Using Histogram of DCT Coefficients with Different Block Size

中嶋直也, 栗林稔, 舩曵信生

電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 241(EA2020 21-45) ) 2020

A Calligraphy Learning Assistant System with Letter Portion Practice Function Using Projection Mapping

Huda Samsul, Funabiki Nobuo, Kuribayashi Minoru, Kao Wen-Chung

IEEE Conference Proceedings 2020 ( ICCE ) 2020

A Proposal of Air Conditioner Overuse Alarm System Using Raspberry Pi

HUDA Samsul, FUNABIKI Nobuo, KURIBAYASHI Minoru, SUDIBYO Rahardhita Widyatra, ISHIHARA Nobuya

電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM) 2020 2020

An Improvement of Air-Conditioning Guidance System with Outdoor Discomfort Index for Avoiding False Messages

HUDA Samsul, FUNABIKI Nobuo, KURIBAYASHI Minoru, WIDYATRA SUDIBYO Rahardhita, ISHIHARA Nobuya

電子情報通信学会技術研究報告(Web) 120 ( 69(NS2020 22-30) ) 2020

Extraction of Characteristic Vectors and Its Dimension Reduction for Estimating Collusion Strategy in Fingerprinting Codes

コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集 ( 2019 ) 982 - 989 2019.10

Detecting Adversarial Example Based on Changes of CNN Classification Results Caused by JPEG Compression

コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集 ( 2019 ) 975 - 981 2019.10

Analysis on Editing History of JPEG File Based on the Bias in Histogram of DCT Coefficients

コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集 ( 2019 ) 969 - 974 2019.10

Three Improvements of Code Correction Problem in Java Programming Learning Assistant System

情報処理学会論文誌プログラミング（PRO） 12 ( 3 ) 17 - 17 2019.7

Language：Japanese

本グループでは，Javaプログラミング教育の高度化を狙いとして，Webを用いたJavaプログラミング学習支援システムJPLASを開発している．JPLASでは，学習者の作成した解答コードに対し，テストコードを用いたソフトウェアテストによる自動採点を行っている．その際，学習者は，テストコード中の情報（クラス，メソッド，変数の名称，アクセス修飾子，データ型など）を読み取り，解答コードに反映する必要がある．そのため，テストコードと誤りのある問題コードを与え，後者の修正を求める，コード修正問題を提案している．また，問題コード生成のために，ソースコードに誤りを施すアルゴリズムを提案している．本研究では，コード修正問題において，1)問題コードの多様化のための誤り情報の追加，2)テストコードを用いた問題コードの検証による正当性検証，3)問題コードの難易度の制御機能，の3つの改良を提案する．それらをJPLASに実装し，本学科Javaプログラミング授業での利用により，本提案の有効性を検証する．
To enhance Java programming educations, we have developed the Web-based Java Programming Learning Assistant System (JPLAS). JPLAS automatically marks the answer code of a student through software test using the test code. Thus, a student has to extract the necessary information from the test code to implement the answer code. To help a novice student, we proposed the code correction problem in the previous study, where a source code with errors, called a problem code, is given to a student with a test code, and is requested to be corrected to pass the test. We also proposed the algorithm to generate the problem code by making errors in the source code. In this study, we propose three improvements in the code correction problem: 1) to allow additional code items for errors for variation of the problem code, 2) to verify the correctness of the problem code by testing it, and 3) to implement the problem difficulty control function. We verify the effectiveness through applications in the Java programing course in our department.

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Implementations of Answering Status Visualization and Problem Recommendation Functions in Java Programming Learning Assistant System

情報処理学会論文誌プログラミング（PRO） 12 ( 3 ) 16 - 16 2019.7

Language：Japanese

Javaは，可搬性，堅牢性，安全性に優れたプログラミング言語として，業務系システム，組み込みシステムなどに幅広く利用されており，そのプログラミング教育が重要である．そこで本研究室では，Webを用いたJavaプログラミング学習支援システムJPLAS（Java Programming Learning Assistant System）を開発し，授業での運用を行っている．現状のJPLASでは，教員がそれぞれの学生の問題解答状況を一覧で把握するための機能を有していない．また，全学生に同一の問題が出されており，個々の学生の学習レベルに適した問題が出題されていない．本発表では，以上の課題を解決するために，JPLASにおいて，エレメント補充問題を対象として，学生の解答状況の可視化機能，および，各学生に次に解くべき問題の推薦機能を実装する．特に後者では，これまでの学生の解答結果の分析により，各問題の難易度の算出法を提案し，各学生の解答履歴から，その学生に適した難易度の問題を次に解くべき問題として推薦する．評価として，教員に対して，解答状況可視化機能を用いたプログラミング演習を行ってもらう．また，学生に対して，問題推薦機能を用いた問題演習を行ってもらう．その後，アンケートの実施および解答結果の分析を行い，有効性を検証する．今後の課題として，問題難易度設定方法の再検討，エレメント補充問題以外の問題も対応可能な問題推薦機能への拡張があげられる．
As a portable, solid, secure programming language, Java is used widely such as business system and embedded system, thus its programming education is important. Therefore, we have developed the Web-based Java Programming Learning Assistant System (JPLAS) and used it in the Java programming course. JPLAS has no function which teacher can follow answering status of problems for each student. Additionally, it set the same problems to all of students, thus, it doesn't set the suitable problems corresponding to learning level for each student. In this presentation, we implement the answering status visualization function for each student and the recommendation function which recommend problems each student should solve the next for element fill in blank problems in JPLAS. In particular in the latter one, according to analysis of students' answering results so far, we propose the calculation method of problem difficulty and the system recommend the suitable problem to solve the next with learning level and answering history of each student. As an evaluation, we apply the answering status visualization function to the teacher in the programming exercise. Furthermore, we inspect the effectiveness by conducting a questionnaire survey and analyzing the answering results after students solve some of problems using problem recommendation function. In the future works, revision of the way to set up the problem level of difficulty and extension of problem recommendation function to follow other type of problems are some important tips.

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Estimation of Collusion Strategy for Fingerprinting Codes under Noisy Environment

安井達哉, 栗林稔, 舩曵信生

電子情報通信学会技術研究報告 118 ( 494(EMM2018 91-115)(Web) ) 2019